Вам не нужно быть специалистом по данным, чтобы понимать ML.
Машинное обучение расширяет возможности инструментов, которые вы уже используете: системы рекомендаций, спам-фильтры, голосовые помощники и интеллектуальный ввод текста. По прогнозам Fortune Business Insights, к 2030 году мировой рынок машинного обучения достигнет 503 миллиардов долларов. Понимание основ поможет вам принимать более обоснованные технологические решения и определять возможности для вашего бизнеса.
Что такое машинное обучение
Машинное обучение — это тип искусственного интеллекта, в котором компьютеры изучают закономерности на основе данных без явного программирования для каждого сценария. Чем больше качественных данных он получает, тем лучше он работает. Думайте об этом как о том, как учить ребенка узнавать кошек: вы показываете примеры, и они изучают закономерности. Машинное обучение работает аналогичным образом в больших масштабах, обрабатывая миллионы примеров для выявления закономерностей, которые люди могут упустить.
Контролируемое и неконтролируемое обучение
Обучение с учителем использует размеченные данные для прогнозирования. Пример: показ модели прошлых данных о клиентах с пометкой «удалившиеся» или «сохраненные» для прогнозирования текущих клиентов, находящихся в группе риска. Обучение без учителя находит закономерности в неразмеченных данных. Пример: анализ данных о покупках для автоматического определения сегментов клиентов. Оба имеют ценные бизнес-приложения.
Практические бизнес-приложения
Сегментация клиентов для целевого маркетинга, прогнозирование спроса для управления запасами, обнаружение мошенничества, прогнозирование оттока, персонализированные рекомендации и анализ настроений. Каждый из них доступен через готовые инструменты, которые не требуют создания моделей машинного обучения с нуля. Начните с определения того, какие встроенные функции машинного обучения в существующих инструментах вы еще не используете.
Начиная
Вам не нужна команда по анализу данных. Определите повторяющиеся решения в вашем бизнесе, которые могут быть полезны благодаря аналитике, основанной на данных. Выберите одну конкретную задачу (например, прогнозирование конверсии потенциальных клиентов) и найдите инструмент, который ее решит. В x13apps мы помогаем предприятиям находить и внедрять практические приложения машинного обучения, обеспечивающие измеримую рентабельность инвестиций.